JP2019005562A - 咳嗽能力評価装置、咳嗽能力評価システム、咳嗽能力評価方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】マスクを用いた呼気流量の測定が困難な場合であっても、咳嗽能力を精度よく評価することができる咳嗽能力評価装置等を提供する。【解決手段】咳嗽能力評価装置１１は、咳嗽音を入力する音声入力部３２と、音声入力部３２に入力された咳嗽音の音圧レベルから咳嗽時の最大呼気流量ＣＰＦ（Cough Peak Flow）を推定し、推定された最大呼気流量ＣＰＦに基づいて咳嗽能力を評価する制御部２０と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、咳嗽能力評価装置、咳嗽能力評価システム、咳嗽能力評価方法及びプログラムに関する。

被検者の咳嗽能力を評価する方法として、咳嗽時の呼気流量を測定し、測定した呼気流量を咳嗽能力の指標とする方法が用いられている。呼気流量の測定は、一般的にフローメータとマスクとを用いて行われる（例えば、非特許文献１）。

非特許文献１では、呼気流量を測定するためのフローメータをマスクに取り付けて使用する。被検者は、このマスクを装着した状態で咳嗽する。これにより、咳嗽時の呼気流量が測定される。

山川梨絵、他５名、「Cough Peak Flow 測定の信頼性と妥当性」、日本呼吸ケア・リハビリテーション学会誌、2012年6月、第22巻、第1号、p.110−114

非特許文献１の呼気流量測定方法では、マスクを被検者に装着させることが必要となる。しかしながら、マスクを装着することにより被検者が過緊張状態となる場合、被検者は平常時の咳嗽を行えないため、平常時の咳嗽の呼気流量を測定できない。したがって、適切な測定が困難となる。また、形状的にマスクが被検者の顔に密着しない場合、マスクと顔の隙間から呼気が漏れるため、適切な測定が困難となる。また、測定用に準備された複数のマスクから１つのマスクを選択して用いる場合、それぞれのマスクの形状によって呼気流量の測定値に差異が生じ、適切な測定が困難となる。

本発明は、上述の事情に鑑みてなされたものであり、マスクを用いた呼気流量の測定が困難な場合であっても、咳嗽能力を精度よく評価することができる咳嗽能力評価装置等を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、この発明の第１の観点に係る咳嗽能力評価装置は、
咳嗽音を入力する音声入力部と、
前記音声入力部に入力された咳嗽音の音圧レベルから咳嗽時の最大呼気流量を推定し、推定された前記最大呼気流量に基づいて咳嗽能力を評価する制御部と、を備える。

また、前記制御部は、
以下の式（１）に基づいて前記最大呼気流量を推定する、こととしてもよい。
（ただし、ＣＰＦは呼気流量、ＰＣＳＬは咳嗽音の音圧レベルの最大値、α、βは係数）

また、前記式（１）の係数α及びβは、
非線形回帰分析によって決定される、
こととしてもよい。

また、前記式（１）の係数αは、
被験者の年齢を変数とする以下の１次関数
α＝ａ_１×age＋ａ_２
（ただし、ageは被験者の年齢、ａ_１、ａ_２は係数）である、
こととしてもよい。

また、前記音声入力部に用いるマイクロフォンの種類ごとに予め設定された前記係数ａ_１及びａ_２を記憶する記憶部を備える、
こととしてもよい。

また、前記音声入力部は、
被検者が装着するマスクに取り付けられている、
こととしてもよい。

この発明の第２の観点に係る咳嗽能力評価システムは、
第１の観点に係る咳嗽能力評価装置と、
前記咳嗽能力評価装置とネットワークを介して接続され、前記咳嗽能力評価装置で評価された咳嗽能力を記憶するデータベースと、
を備える。

この発明の第３の観点に係る咳嗽能力評価システムは、
咳嗽音を入力する音声入力部と、前記音声入力部に入力された咳嗽音の音圧レベルから推定された咳嗽時の最大呼気流量に基づいて咳嗽能力を評価する制御部と、を有する咳嗽能力評価装置と、
前記咳嗽能力評価装置とネットワークを介して接続され、前記咳嗽音の音圧レベルから前記最大呼気流量を推定するサーバと、
前記咳嗽能力評価装置とネットワークを介して接続され、前記咳嗽能力評価装置で評価された咳嗽能力を記憶するデータベースと、
を備える。

この発明の第４の観点に係る咳嗽能力評価方法は、
咳嗽音を測定し、
測定された前記咳嗽音の音圧レベルから咳嗽時の最大呼気流量を推定し、
推定された前記最大呼気流量に基づいて咳嗽能力を評価する。

この発明の第５の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
咳嗽音を入力する音声入力部、
前記音声入力部に入力された咳嗽音の音圧レベルから咳嗽時の最大呼気流量を推定し、推定された前記最大呼気流量に基づいて咳嗽能力を評価する評価部、
として機能させる。

本発明によれば、咳嗽音を測定することにより、咳嗽能力を評価することができるので、マスクを用いた呼気流量の測定が困難な場合であっても、咳嗽能力を精度よく評価することができる。

実施の形態１に係る咳嗽能力評価装置の機能ブロック図である。 実施の形態１に係る咳嗽能力評価装置のハードウエア構成を示すブロック図である。 咳嗽能力評価処理のフローチャートである。 咳嗽音データから音圧レベルへの変換過程を示す概念図である。 最大呼気流量推定処理のフローチャートである。 咳嗽能力の評価基準の例を示す図である。 実施の形態２に係る咳嗽能力評価システムの機能ブロック図である。 実施の形態２に係る咳嗽能力評価処理を示すシーケンス図である。 実施の形態１に係る呼気流量の推定結果を示すグラフであり、（Ａ）は骨伝導マイクロフォンを用いた例、（Ｂ）はオペレータマイクを用いた例、（Ｃ）はスマートフォン内蔵のマイクロフォンを用いた例である。 実施の形態３に係る呼気流量の推定結果を示すグラフであり、（Ａ）は骨伝導マイクロフォンを用いた例、（Ｂ）はオペレータマイクを用いた例、（Ｃ）はスマートフォン内蔵のマイクロフォンを用いた例である。

以下、図を参照しつつ、本発明に係る実施の形態について説明する。

（実施の形態１）
図１のブロック図に示すように、咳嗽能力評価装置１１は、制御部２０、記憶部３１、音声入力部３２、表示部３３及び操作部３４を備えている。

記憶部３１は、測定した被検者の咳嗽能力の評価結果、咳嗽能力評価装置１１の動作プログラム等を記憶する。

音声入力部３２は、被検者の咳嗽音を入力するとともに、入力された咳嗽音の音声データ（咳嗽音データＬＤ）を制御部２０に送信する。

表示部３３は、医師、看護師等の補助者及び被検者に咳嗽能力評価装置１１の操作を促すメッセージ等を表示する。また、過去に実施された被検者の咳嗽能力評価の結果を表示する。

操作部３４は、補助者及び被検者からの入力を受け付け、入力された情報を制御部２０へ送信する。

制御部２０は、咳嗽能力評価装置１１の全体を制御するものであり、音声入力制御部２０１及び評価部２０２を備えている。

音声入力制御部２０１は、音声入力部３２を制御して、音声入力部３２に入力された被検者の咳嗽音データＬＤを取得する。また、取得した咳嗽音データＬＤを評価部２０２に送信する。

評価部２０２は、音声入力制御部２０１から受信した咳嗽音データＬＤから、咳嗽時の最大呼気流量ＣＰＦ（Cough Peak Flow）を推定する。そして、推定された最大呼気流量ＣＰＦに基づいて、被検者の咳嗽能力を評価する。

咳嗽能力評価装置１１は、例えば、図２に示すハードウエア構成を有する。具体的には、咳嗽能力評価装置１１は、装置全体の制御を司るＣＰＵ（Central Processing Unit）６１と、ＣＰＵ６１の作業領域等として動作する主記憶部６２と、ＣＰＵ６１の動作プログラム、咳嗽能力の評価結果等を記憶する外部記憶部６３と、補助者及び被検者からの入力を受け付ける操作部６４と、被検者の咳嗽音を入力するマイクロフォン６５と、被検者の咳嗽能力の評価結果等を出力するディスプレイ６６と、これらを接続するバス６８から構成される。

主記憶部６２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成されている。主記憶部６２には、外部記憶部６３に記憶されておりＣＰＵ６１を制御部２０として動作させるための動作プログラム及びデータがロードされる。また、主記憶部６２は、ＣＰＵ６１の作業領域（データの一時記憶領域）としても用いられる。

外部記憶部６３は、フラッシュメモリ、ハードディスク等の不揮発性メモリから構成される。外部記憶部６３には、ＣＰＵ６１に実行させるための動作プログラムが予め記憶されている。主記憶部６２及び外部記憶部６３は、図１に示す記憶部３１として機能する。

マイクロフォン６５は、図１に示す音声入力部３２として機能する。マイクロフォン６５の構造、形態は、特に限定されず、例えば、コンデンサ型マイクロフォン、骨伝導マイクロフォン、接触型マイクロフォン、タブレット端末及びスマートフォン内蔵のマイクロフォン等である。本実施の形態に係るマイクロフォン６５は、一般的なムービングコイル型マイクロフォンであり、マイクスタンドに固定して使用される。

ディスプレイ６６は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、液晶パネル等の表示用デバイスから構成され、図１に示す表示部３３として機能する。本実施の形態に係るディスプレイ６６は液晶モニタである。

操作部６４は、タッチパネル、マウス等の入力デバイスと、これらの入力デバイスをバス６８に接続するインタフェース装置から構成されている。本実施の形態に係る操作部６４は、ディスプレイ６６の液晶モニタの表示面上に取り付けられたタッチパネルである。操作部６４は、図１に示す操作部３４として機能し、補助者、被検者からの入力を受け付ける。

次に、図１及び図３に基づいて咳嗽能力評価装置１１の咳嗽能力評価処理の流れについて説明する。

補助者又は被検者は、準備として音声入力部３２である咳嗽音測定用のマイクロフォン６５を設置する。音声入力部３２は、音声入力部３２と被検者の口との距離が一定となるように設置される。本実施の形態では、音声入力部３２と被検者の口との距離は、３０ｃｍに設定されている。また、音声入力部３２は、被検者の体の正面の位置に設置される。

続いて、咳嗽能力評価装置１１の電源スイッチがオンされると、制御部２０は、表示部３３に測定開始ボタンを表示させる。補助者又は被検者が、操作部３４をタッチして測定開始ボタンを押下すると、制御部２０の音声入力制御部２０１は、音声入力部３２を制御して、音声入力を開始させる（ステップＳ１１）。

被検者は、音声入力が開始された後、咳嗽する（ステップＳ１２）。被検者が咳嗽した後、補助者又は被検者は、操作部３４をタッチして表示部３３に表示されている測定終了ボタンを押下し、測定を終了させる。これにより、制御部２０は、音声入力部３２をオフにして、音声入力を終了させる（ステップＳ１３）。

続いて、制御部２０の評価部２０２は、取得した咳嗽音データＬＤを解析し、咳嗽時の最大呼気流量ＣＰＦを推定する（ステップＳ１４）。取得した咳嗽音データＬＤは、音声入力部３２の出力である電圧データとして制御部２０に入力されている。本実施の形態では、以下の手順によって、取得された咳嗽音データＬＤ（電圧データ）から、咳嗽の音圧レベルＬｐ（音圧データ）を算出する（図４）。そして、算出された音圧レベルＬｐから最大呼気流量ＣＰＦを推定する。

図５は、ステップＳ１４に相当する最大呼気流量ＣＰＦの推定処理の詳細なフローチャートである。図５に示すように、咳嗽音データＬＤから呼吸音の周波数領域のみを抽出するため、上限カットオフ周波数を２０００Ｈｚ、下限カットオフ周波数を１４０Ｈｚとする帯域通過フィルタで咳嗽音データＬＤをフィルタリングする（ステップＳ２１）。フィルタリングされたデータを整流化（ステップＳ２２）した後、２０ｍｓｅｃごとの移動平均を算出してエンベロープＥＶを作成する（ステップＳ２３）。そして、作成されたエンベロープＥＶの電圧データを音圧レベルＬｐに変換する（ステップＳ２４）。本実施の形態では、音声入力部３２として−４２ｄＢ（０ｄＢ＝１Ｖ／１Ｐａ，１ｋＨｚ）の感度のマイクロフォンを使用しているので、エンベロープＥＶで表される実測電圧Ｖｒと音圧Ｐｒとの関係は次式で表される。

また、音圧レベルＬｐは、式（２）で算出した音圧Ｐｒと基準音圧レベルＰ_０から次式で求められる。本実施の形態に係る基準音圧レベルは、Ｐ_０＝２０μＰａである。

式（３）で算出した音圧レベルＬｐの最大値を最大咳嗽音圧レベルＰＣＳＬ（Peak Cough Sound pressure Level）とする（ステップＳ２５）。制御部２０は、最大咳嗽音圧レベルＰＣＳＬから咳嗽時の最大呼気流量ＣＰＦを推定する下記の式（１）に、最大咳嗽音圧レベルＰＣＳＬを代入して、被検者の咳嗽時の最大呼気流量ＣＰＦを推定する（ステップＳ２６）。

ただし、α、βは係数。

係数α、βは、予め実験により決定された値であり、記憶部３１に記憶されている。係数α、βは、例えば、被検者の咳嗽時の最大呼気流量ＣＰＦと最大咳嗽音圧レベルＰＣＳＬとを測定した測定データと、式（１）とから、非線形回帰分析によって算出する。本実施の形態では、予め取得した咳嗽時の最大呼気流量ＣＰＦと最大咳嗽音圧レベルＰＣＳＬの測定データを、Levenberg-Marquard法を使って非線形回帰分析して、係数α、βを算出している。算出された係数α、βの値はそれぞれ、α＝５．６７、β＝０．０４４である。

図３のステップＳ１４に戻り、制御部２０は、算出した最大呼気流量ＣＰＦの推定値と、予め記憶部３１に記憶されている判定基準に基づいて、被検者の咳嗽能力を評価する（ステップＳ１５）。そして、制御部２０は、評価結果を表示部３３に表示させる（ステップＳ１６）。咳嗽能力は、例えば、図６に示すように、推定された最大呼気流量ＣＰＦが、１６０Ｌ／ｍｉｎ以下であれば「特に注意」レベル、１６０Ｌ／ｍｉｎよりも大きく２７０Ｌ／ｍｉｎ以下であれば「注意」レベル、２７０Ｌ／ｍｉｎよりも大きく４６５Ｌ／ｍｉｎ以下であれば「やや低い」レベル、４６５Ｌ／ｍｉｎよりも大きければ「正常」レベルと評価する。

また、制御部２０は、評価結果を測定時刻データとともに記憶部３１に記憶させる（ステップＳ１７）。

以上のように、本実施の形態では、被検者の咳嗽時の音圧レベルＬｐを測定することにより、咳嗽時の最大呼気流量ＣＰＦを推定して咳嗽能力を評価するので、マスクを用いた呼気流量の測定が困難な場合であっても、適切な咳嗽能力の評価を行うことができる。

また、本実施の形態では、マスクを用いることなく咳嗽能力を評価しているので、感染対策を行う必要がない。したがって、複数の被検者の咳嗽能力を容易に評価することができる。

上述の実施の形態１では、音声入力部３２として被検者から一定の距離に設置されたマイクロフォン６５を用いることとしたが、これに限られない。例えば、音声入力部３２として、被検者の顔に装着されるマスクに固定したマイクロフォン６５を用いることとしてもよい。この場合、マスクは、呼気流量を測定するための密閉型マスクでなくてもよい。これにより、被検者の口と音声入力部３２との距離を一定に保つことができるので、被検者の姿勢による咳嗽音データＬＤへの影響を抑制し、安定した測定が可能となる。

また、上述の実施の形態１では、被検者の１回の咳嗽から、最大呼気流量ＣＰＦを推定することとしたが、これに限られない。例えば、被検者に５回咳嗽させ、それぞれの咳嗽に対応する咳嗽音データＬＤから最大呼気流量ＣＰＦを推定する。そして５つの最大呼気流量ＣＰＦを平均した平均値に基づいて、被検者の咳嗽能力を評価してもよい。これにより、測定誤差の少ない評価が可能となる。

（実施の形態２）
続いて、実施の形態２に係る咳嗽能力評価システム１５について説明する。本実施の形態では、図７に示すように、咳嗽能力評価装置１２が通信部３５を備え、被検者の咳嗽能力評価データを記憶する評価情報データベース４１とネットワークを介して接続されている点で上記実施の形態１と異なる。その他の構成は上記実施の形態１と同様であるので同じ符号を付す。

咳嗽能力評価装置１２は、スマートフォン、タブレット端末等の携帯通信端末であり、本実施の形態ではスマートフォンである。スマートフォンにインストールされたアプリケーションを実行することにより、スマートフォンは咳嗽能力評価装置１２として動作する。

本実施の形態に係る制御部２０は、スマートフォンに内蔵されているアプリケーションプロセッサであり、音声入力部３２は、スマートフォンに内蔵されているマイクロフォンである。また、表示部３３は、スマートフォンの液晶ユニットであり、操作部３４は、液晶ユニット上に貼り合わせられたタッチパネルである。

通信部３５は、スマートフォンに内蔵された無線通信デバイスであり、図７に示すように、ネットワーク上の評価情報データベース４１とデータの送受信を行う。これにより、咳嗽能力評価装置１２は、ネットワーク上の評価情報データベース４１と通信可能に接続される。

評価情報データベース４１には、過去に測定された各被検者の咳嗽能力評価データ、具体的には推定された最大呼気流量ＣＰＦが記憶されている。

以下、図７、８に基づいて本実施の形態２の処理の流れについて説明する。

被検者が、咳嗽能力評価装置１２にインストールされたアプリケーションを起動して、ログイン情報を入力すると、咳嗽能力評価装置１２は咳嗽能力評価処理を開始させる。咳嗽能力評価処理が開始されると、制御部２０は、通信部３５を介してネットワーク上の評価情報データベース４１に対し、過去の咳嗽能力評価データの送信を要求する（ステップＳ３１）。

評価情報データベース４１は、咳嗽能力評価装置１２からの要求を受けて、評価情報データベース４１内に記憶されている過去の咳嗽能力評価データを咳嗽能力評価装置１２へ送信する（ステップＳ３２）。通信部３５は、受信した過去の咳嗽能力評価データを制御部２０へ送信する。制御部２０は、過去の咳嗽能力評価データを表示部３３へ送信して、表示部３３に表示させる（ステップＳ３３）。また、制御部２０は、過去の咳嗽能力評価データとともに、測定開始ボタンを表示部３３に表示させる。

また、制御部２０は、測定時の被検者の姿勢、被検者と音声入力部３２との距離等測定時の注意事項を、表示部３３に表示させる。これらの注意事項は、予め記憶部３１に記憶されている。

被検者が、表示部３３に表示されている測定開始ボタンを押下すると、操作部３４は、測定開始ボタンが押下されたことを表す信号を、制御部２０へ送信する。制御部２０は、信号を受信して、測定開始ボタンが押下されたことを検知すると、音声入力部３２を制御して音声入力を開始する（ステップＳ３４）。また、制御部２０は、表示部３３を制御して、被検者に対して咳嗽を促すメッセージを表示部３３に表示させる。被検者は、音声入力が開始された後、咳嗽する（ステップＳ３５）。

被検者が咳嗽した後、表示部３３に表示された測定終了ボタンを押下した場合、又は測定開始から一定時間経過した場合、制御部２０の音声入力制御部２０１は、音声入力部３２を制御して、測定を終了させる（ステップＳ３６）。また、制御部２０は、音声入力部３２から入力された咳嗽音データＬＤを記憶部３１に記憶させる。

続いて、制御部２０の評価部２０２は、取得した咳嗽音データＬＤから被検者の最大呼気流量ＣＰＦを推定する（ステップＳ３７）。最大呼気流量ＣＰＦの推定方法は、図５に示す実施の形態１の推定方法と同様である。

制御部２０は、算出した最大呼気流量ＣＰＦの推定値と、予め記憶部３１に記憶されている判定基準に基づいて、被検者の咳嗽能力を評価する。そして、制御部２０は、評価結果を表示部３３に出力させるとともに、記憶部３１に記憶させる（ステップＳ３８）。咳嗽能力の評価基準は、例えば、図６に示す実施の形態１の評価基準と同様である。

また、制御部２０は、通信部３５を制御して、推定した最大呼気流量ＣＰＦの値と被検者の識別データとを、評価情報データベース４１へ送信する（ステップＳ３９）。評価情報データベース４１は、受信した最大呼気流量ＣＰＦを、被検者の識別データ、測定時刻データとともに記憶する（ステップＳ４０）。

本実施の形態では、咳嗽能力評価装置で評価された咳嗽能力として、咳嗽能力評価装置１２で推定した最大呼気流量ＣＰＦをネットワーク上の評価情報データベース４１に記憶させることとしている。これにより、医師が評価情報データベース４１にアクセスして、被検者の咳嗽能力を容易に分析することが可能である。

上記実施の形態２では、咳嗽能力評価装置１２が、咳嗽音データＬＤに基づいて最大呼気流量ＣＰＦを推定することとしているがこれに限られない。例えば、咳嗽能力評価装置１２は、取得した咳嗽音データＬＤをネットワークを介して接続されたサーバに送信する。そして、受信した咳嗽音データＬＤに基づいて、サーバが最大呼気流量ＣＰＦを推定することとしてもよい。この場合、咳嗽能力評価装置１２は、サーバで推定された最大呼気流量ＣＰＦを取得して、被検者の咳嗽能力を評価すればよい。これにより、咳嗽能力評価装置１２の演算負荷を小さくすることができる。なお、評価情報データベース４１は、サーバと一体的に構成された記憶装置であってもよい。この場合、評価情報データベース４１は、咳嗽能力評価処理の途中で、推定された最大呼気流量ＣＰＦのデータを記憶させることができる。したがって、より確実に評価情報データベース４１に被検者の咳嗽能力評価データを記憶させることができる。

上記実施の形態２では、式（１）の係数α、βは、予め設定された一定値であるとしたが、これに限られない。例えば、予め実験によって取得した男性の被検者のデータと女性の被検者のデータとを別の群に分けて、非線形回帰分析を行い、それぞれの係数α、βを算出することとしてもよい。これにより、性別による差異を考慮した、より適切な咳嗽能力評価を行うことができる。

また、式（１）の係数α、βは、被検者の体格によって調整することとしてもよい。例えば、被検者の身長ｈ、係数ａ_１、ａ_２を用いて係数αをα＝ａ_１×ｈ＋ａ_２で定義し、以下の式（１’）に基づいて最大呼気流量ＣＰＦを推定してもよい。

これにより、被検者の身長差で、咳嗽能力評価装置１２であるスマートフォンと被検者の口との距離が変動した場合であっても、適切な咳嗽能力評価を行うことが可能となる。

（実施の形態３）
続いて、実施の形態３に係る咳嗽能力評価装置１３について説明する。本実施の形態では、式（１）の係数αを被験者の年齢の関数とする点で上記実施の形態１と異なる。その他の構成は上記実施の形態１と同様であるので同じ符号を付す。

咳嗽能力評価装置１３を用いた咳嗽能力評価処理では、測定開始前、すなわち音声入力開始前に、被験者の年齢を入力させる。具体的には、咳嗽能力評価装置１３の電源スイッチがオンされると、制御部２０は、表示部３３に年齢設定ボタンを表示させる。

補助者又は被験者は、タッチパネルである操作部３４をタッチして年齢設定ボタンを押下した後、操作部３４から被験者の年齢を入力する。被験者の年齢入力が完了すると、咳嗽能力評価装置１３は、音声入力を開始する。

咳嗽能力評価装置１３は、実施の形態１に係る咳嗽能力評価装置１１と同様に、取得した咳嗽音データＬＤから咳嗽の音圧レベルＬｐを算出する。

音圧レベルＬｐから最大呼気流量ＣＰＦの推定処理の流れは、実施の形態１（図５）と同様である。ただし、本実施の形態に係る最大呼気流量ＣＰＦの算出は、以下に示す式（１’’）によって行われる。

ただし、ageは被験者の年齢、ａ_１、ａ_２、βは係数。

すなわち、式（１’’）は、式（１）の係数αを、被験者の年齢を変数とする１次関数としたものである。

係数ａ_１、ａ_２は、予め実験により決定された値であり、記憶部３１に記憶されている。係数ａ_１、ａ_２は、例えば、被検者の咳嗽時の最大呼気流量ＣＰＦと最大咳嗽音圧レベルＰＣＳＬとを測定した測定データと、式（１’’）とから、非線形回帰分析によって算出する。本実施の形態では、予め取得した咳嗽時の最大呼気流量ＣＰＦと最大咳嗽音圧レベルＰＣＳＬの測定データを、Levenberg-Marquard法を使って非線形回帰分析して、係数ａ_１、ａ_２を算出している。例えば、骨伝導マイクロフォンを用いた場合の係数ａ_１、ａ_２の値はそれぞれ、ａ_１＝−０．１７、ａ_２＝４３、β＝０．０２６である。

以下、実施の形態１と同様に、咳嗽能力評価装置１３は、算出した最大呼気流量ＣＰＦの推定値と、予め記憶部３１に記憶されている判定基準に基づいて、被検者の咳嗽能力を評価する。

図９（Ａ）〜（Ｃ）は、実施の形態１に係る咳嗽能力評価装置１１により推定した咳嗽時の呼気流量（ＣＰＳ）と、フローメータが取り付けられたマスクを被験者に装着させて計測した咳嗽時の呼気流量（ＣＰＦ）との関係を示すグラフの例である。図９（Ａ）は、音声入力部３２であるマイクロフォン６５として骨伝導マイクロフォンを用いた場合のグラフである。図９（Ｂ）は、マイクロフォン６５としてオペレータマイクを用いた場合のグラフである。また、図９（Ｃ）は、マイクロフォン６５としてスマートフォン内蔵のマイクロフォンを用いた場合のグラフである。

図９（Ａ）〜（Ｃ）に示すように、２０代前半の被験者の結果を示す群（以下、若年グループという。）と、６０代以上の被験者の結果を示す群（以下、老年グループという。）とでは、異なる傾向が見られる。具体的には、図９（Ａ）に示された若年グループの結果から算出した係数α、βの値は、α＝７６．１、β＝０．０２であり、老年グループの結果から算出した係数α、βの値は、α＝１５．６、β＝０．０３３である。

若年グループと老年グループとの乖離は、図９（Ｃ）に示すスマートフォン内蔵マイクロフォンを用いた場合でより顕著であり、若年グループでα＝３９．６、β＝０．０２８、老年グループでα＝８、β＝０．０３８である。

図１０（Ａ）〜（Ｃ）は、本実施の形態に係る咳嗽能力評価装置１３により推定した咳嗽時の呼気流量（ＣＰＳ）と、フローメータが取り付けられたマスクを被験者に装着させて計測した咳嗽時の呼気流量（ＣＰＦ）との関係を示すグラフの例である。図１０（Ａ）は、音声入力部３２であるマイクロフォン６５として骨伝導マイクロフォンを用い、式（１’’）の係数をａ_１＝−０．１７、ａ_２＝４３、β＝０．０２６とした場合のグラフである。図１０（Ｂ）は、マイクロフォン６５としてオペレータマイクを用い、ａ_１＝−０．３７、ａ_２＝６３、β＝０．０２６とした場合のグラフである。また、図１０（Ｃ）は、マイクロフォン６５としてスマートフォンの内蔵マイクロフォンを用い、ａ_１＝−０．３５、ａ_２＝５４、β＝０．０２６とした場合のグラフである。

図１０（Ａ）〜（Ｃ）に示すように、いずれも図９（Ａ）〜（Ｃ）と比較して、若年グループと老年グループとの傾向は乖離していない。すなわち、本実施の形態に係る咳嗽能力評価装置１３によれば、被験者の年齢に関わらず、咳嗽音から適切に呼気流量を推定し、被験者の咳嗽能力を評価することができる。

また、例えばマイクロフォン６５の種類ごと、マイクロフォン６５と被験者との距離ごと等、測定環境ごとに適当な係数ａ_１、ａ_２を予め設定し、記憶部３１に記憶させておき、測定前にその測定環境に適した係数ａ_１、ａ_２を選択することとしてもよい。これにより、複数の被験者について測定を行う場合であっても、被験者の年齢を入力するだけで、適切に呼気流量を推定することが可能となる。

本発明の実施の形態に係る咳嗽能力評価装置１１、１２、１３のハードウエア構成やソフトウエア構成は一例であり、任意に変更及び修正が可能である。制御部２０、記憶部３１、音声入力部３２、表示部３３及び操作部３４などから構成される咳嗽能力評価装置１１、１２、１３は、専用の装置、携帯通信端末によらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、上記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、ＵＳＢメモリ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータが読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、上記の処理を実行する咳嗽能力評価装置１１、１２、１３を構成することができる。

また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することで咳嗽能力評価装置１１、１２、１３を構成してもよい。これにより、遠隔地に居住する複数の被検者の咳嗽能力を容易に評価することが可能となる。

例えば、デイケア施設、訪問リハビリテーション、訪問看護等様々な場所で測定された咳嗽音、呼気流量等のデータを、拠点病院で解析して、被験者の咳嗽能力を評価することができる。また、蓄積されたデータに基づいて、呼気流量算出式の係数α、β等を修正し、呼気流量の推定精度を向上させることができる。

本発明は上述した各実施の形態に限定されるものではなく、本発明の範囲は、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される種々の変更によって得られる実施の形態も、本発明の技術的範囲に含まれる。

本発明は、呼気流量の直接測定が困難な場合の咳嗽能力評価に好適である。また、本発明は、スマートフォン、タブレット等の携帯通信端末を使った咳嗽能力の遠隔診断支援システムに応用可能である。

１１，１２，１３ 咳嗽能力評価装置、１５ 咳嗽能力評価システム、２０ 制御部、２０１ 音声入力制御部、２０２ 評価部、３１ 記憶部、３２ 音声入力部、３３ 表示部、３４ 操作部、３５ 通信部、４１ 評価情報データベース、６１ ＣＰＵ、６２ 主記憶部、６３ 外部記憶部、６４ 操作部、６５ マイクロフォン、６６ ディスプレイ、６８ バス

Claims (10)

1. 咳嗽音を入力する音声入力部と、
   前記音声入力部に入力された咳嗽音の音圧レベルから咳嗽時の最大呼気流量を推定し、推定された前記最大呼気流量に基づいて咳嗽能力を評価する制御部と、を備える、
   咳嗽能力評価装置。
2. 前記制御部は、
   以下の式（１）に基づいて前記最大呼気流量を推定する、
   （ただし、ＣＰＦは呼気流量、ＰＣＳＬは咳嗽音の音圧レベルの最大値、α、βは係数）
   請求項１に記載の咳嗽能力評価装置。
3. 前記式（１）の係数α及びβは、
   非線形回帰分析によって決定される、
   請求項２に記載の咳嗽能力評価装置。
4. 前記式（１）の係数αは、
   被験者の年齢を変数とする以下の１次関数
   α＝ａ_１×age＋ａ_２
   （ただし、ageは被験者の年齢、ａ_１、ａ_２は係数）である、
   請求項２に記載の咳嗽能力評価装置。
5. 前記音声入力部に用いるマイクロフォンの種類ごとに予め設定された前記係数ａ_１及びａ_２を記憶する記憶部を備える、
   請求項４に記載の咳嗽能力評価装置。
6. 前記音声入力部は、
   被検者が装着するマスクに取り付けられている、
   請求項１乃至５のいずれか一項に記載の咳嗽能力評価装置。
7. 請求項１乃至６のいずれか一項に記載の咳嗽能力評価装置と、
   前記咳嗽能力評価装置とネットワークを介して接続され、前記咳嗽能力評価装置で評価された咳嗽能力を記憶するデータベースと、
   を備える咳嗽能力評価システム。
8. 咳嗽音を入力する音声入力部と、前記音声入力部に入力された咳嗽音の音圧レベルから推定された咳嗽時の最大呼気流量に基づいて咳嗽能力を評価する制御部と、を有する咳嗽能力評価装置と、
   前記咳嗽能力評価装置とネットワークを介して接続され、前記咳嗽音の音圧レベルから前記最大呼気流量を推定するサーバと、
   前記咳嗽能力評価装置とネットワークを介して接続され、前記咳嗽能力評価装置で評価された咳嗽能力を記憶するデータベースと、
   を備える咳嗽能力評価システム。
9. 咳嗽音を測定し、
   測定された前記咳嗽音の音圧レベルから咳嗽時の最大呼気流量を推定し、
   推定された前記最大呼気流量に基づいて咳嗽能力を評価する、
   咳嗽能力評価方法。
10. コンピュータを、
    咳嗽音を入力する音声入力部、
    前記音声入力部に入力された咳嗽音の音圧レベルから咳嗽時の最大呼気流量を推定し、推定された前記最大呼気流量に基づいて咳嗽能力を評価する評価部、
    として機能させるプログラム。